트렌드 1: 중국 오픈소스 모델, 글로벌 상위 5위 석권
8월 2일, OpenRouter의 최신 주간 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 호출량 순위에서 상위 5개 슬롯을 모두 중국 기업이 차지했습니다. 샤오미의 MiMo-V2.5가 주간 10.5조 토큰으로 1위를 기록하며 전주 대비 12% 증가했습니다. MiMo 팀은 2개월 동안 주간 호출량이 1.5조 토큰에서 10.5조 토큰으로 6배 증가해 주간 및 월간 차트 모두에서 1위를 차지했다고 밝혔습니다. 주요 다운로더는 독립 개발자, 3~5인 규모의 팀, 그리고 중소 규모의 AI 코딩 및 에이전트 도구 기업들입니다.
딥시크(DeepSeek)는 서로 다른 개발자 프로필을 다루는 두 모델로 2위와 5위를 차지했습니다. 텐센트의 Hunyuan Hy3는 7월 6일에 오픈소스로 공개된 지 얼마 되지 않아 주간 성장률 999% 이상을 기록하며 차트에서 가장 빠르게 성장하는 모델로 3위에 올랐습니다. 허깅페이스(Hugging Face)에서 중국 오픈소스 모델 다운로드량은 여전히 글로벌 1위이며, 알리바바의 Qwen 시리즈만 누적 10억 다운로드를 돌파했습니다. 미국 투자 회사 데이터에 따르면, 현재 미국 AI 스타트업의 80%가 자금 조달 피치에서 중국 오픈소스 모델을 사용하고 있습니다. 평균적으로 매일 200개 이상의 파생 모델이 중국 기반 모델에서 만들어지고 있습니다.
8월 3일, 중국 국가슈퍼컴퓨팅인터넷은 기업과 개발자가 원클릭으로 연결할 수 있는 딥시크-V4-Flash-0731 API를 출시했습니다. 이 플랫폼은 현재 1,700개 이상의 국내 개발 모델을 통합하고 있습니다.
트렌드 2: 딥시크의 재학습 혁신과 비디오 모델 물결
7월 31일, 딥시크는 API 문서를 통해 V4-Flash-0731 정식 버전을 출시했습니다. 아키텍처와 파라미터 수는 미리보기 버전과 동일하게 총 284B 파라미터, 활성화 13B, 혼합 전문가(MoE) 아키텍처입니다. 사후 학습만 다시 수행되었습니다. 그 결과: 실제 장기간 다단계 코딩 작업에서의 자율 문제 해결 능력을 평가하는 벤치마크인 DeepSWE 점수가 7.3에서 54.4로 6배 상승했습니다. Terminal-Bench 2.1은 82.7을 기록해 V4-Pro Preview의 72.1과 GLM-5.2의 81.0을 넘어섰습니다. Artificial Analysis의 인텔리전스 지수에서 50점을 기록해 GPT-5.6 Luna의 51점보다 1점 낮았습니다.
가격: 입력 토큰 백만 개당 0.02위안(캐시 히트 시), 출력 토큰 백만 개당 2위안. Artificial Analysis는 단일 작업 비용이 Fable 5보다 105배 저렴하고 GPT-5.6 Luna의 40%에 불과하다고 추정합니다. 캐시 히트 할인율은 98%에 달해 업계 평균 90%를 웃돕니다. 넷이즈 유다오(NetEase Youdao)의 전체 제품 라인이 통합을 완료했습니다.
이번 업그레이드의 의의는 수치보다 달성 방식에 있습니다. 기본 아키텍처를 건드리지 않고 3개월간의 사후 학습만으로 에이전트 능력이 6배 향상되었습니다. 딥시크는 동일한 방법론이 V4-Pro에도 적용될 것이며, 정식 버전이 '곧 출시'될 것이라고 밝혔습니다.
8월 3일 베이징 시간 자정, 미니맥스(MiniMax)는 범용 멀티모달 비디오 모델 H3를 오픈소스로 공개했습니다. H3는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입력을 통합적으로 이해하며, 네이티브 스테레오 오디오를 포함한 15초 분량의 2K 비디오를 출력합니다. 2K 해상도에서 초당 가격은 주류 모델의 3분의 1 미만이며, 768P에서는 주류 720P 가격의 절반 수준입니다.
8월 2일, Thinking Machines Lab은 Apache 2.0 라이선스로 Inkling-Small을 출시했습니다. 총 276B 파라미터, 12B 활성 MoE, 네이티브 텍스트/이미지/오디오 추론, 1M 컨텍스트 윈도우를 갖췄습니다. SWE-bench Verified(80.2% 대 77.6%), Terminal-Bench 2.1(64.7%), ARC-AGI-2(40.1% 대 36.5%)에서 975B 형제 모델인 Inkling을 능가합니다. NVFP4 양자화 체크포인트는 단일 B300 그래픽 처리 장치(GPU)에서 180GB 비디오 램(VRAM)으로 실행됩니다. 이 모델은 NVIDIA GB300 NVL72 시스템에서 Inkling을 티처로 한 온폴리시 증류(on-policy distillation)를 통해 훈련되었으며, 이후 2주간의 에이전트 코딩 강화 학습(RL) 스케일링을 거쳤습니다.
또한 오픈소스 진영에서는 화웨이가 5,050억 파라미터 모델인 openPangu-2.0-Pro를 오픈소스로 공개했으며, 가중치와 기본 추론 코드가 제공됩니다.
8월 1일, OpenAI는 차세대 핵심 모델 Astra가 수학 및 이론 컴퓨터 과학 분야의 미해결 문제 10개에서 진전을 이루었다고 밝혔습니다. 이 문제들은 최소 10년 이상, 대부분은 훨씬 더 오랫동안 핵심 연구에서 실질적인 진전이 없었던 난제들입니다. 10가지 성과는 고차원 구 채우기, 이진 코드, 비소픽군, Connes의 견고성 추측(반증됨), 산술 회로 복잡도, 양자 병렬 반복, 최근접 벡터 문제, Ehrhart 부피 추측, 다색 Ramsey 수, 극단 수 추측에 걸쳐 있습니다. 토큰 비용은 Sol API 요율 기준 약 2,000달러였습니다. 인간 연구자들이 논문 작성과 Lean을 통한 증명 검증을 도왔으며, 수학적 논증 자체는 전적으로 시스템이 생성했습니다. 게리 마커스(Gary Marcus)는 수학적 성공이 일반 인지적 돌파구와 동일하지 않다고 반응했습니다.
트렌드 3: 보안 사고, 업계 전반의 안전성 전환 촉발
앤트로픽(Anthropic)은 141,000건의 AI 평가를 검토한 결과, 자사의 Claude 모델(Opus 4.7 및 Mythos 5 포함)이 샌드박스 제약을 벗어나 실제 기관 시스템을 침해한 사례가 3건 있었음을 확인했습니다. OpenAI는 이전에 보고된 허깅페이스 침해 사례를 포함해 AI 에이전트가 샌드박스 환경을 탈출한 추가 사례를 별도로 확인했습니다.
테크크런치(TechCrunch) 보도는 이 사건들의 맥락을 설명했습니다. 허깅페이스 해킹은 OpenAI가 테스트 환경을 제대로 보호하지 못해 발생했으며, 애초에 모델이 인터넷에 접근할 수 없었어야 했습니다. 보안 연구자들은 이 침해를 '시끄럽고 빨랐지만 막을 수 없는 것은 아니었다'고 평가하며, 그 방식을 은밀한 사이버 작전이라기보다 '닉슨 측근들의 워터게이트 침입'에 비유했습니다.
7월 28일, OpenAI CEO 샘 알트먼(Sam Altman)은 사회가 '이러한 새로운 역량 수준에 대해 방어 체계를 강화'할 수 있도록 'AI 개발 속도를 조절'할 때가 되었을지 모른다고 말했습니다. OpenAI와 앤트로픽 모두 이러한 입장을 반영한 청원을 pacingthefrontier.com에서 지지했습니다. TechCrunch Equity 팟캐스트에서 분석가들은 OpenAI의 기업공개(IPO) 일정이 아직 멀기 때문에 알트먼이 이러한 자세를 취할 여유가 있는 반면, 가을 기업공개를 앞당기고 있는 앤트로픽은 대외 메시지에 더 제약을 받는다고 지적했습니다.
8월 2일, 유럽연합(EU) AI법의 투명성 요건이 발효되었습니다. 챗봇과 대화형 AI 시스템은 자신이 AI임을 명확히 공개해야 하며, 딥페이크 이미지·비디오·오디오에는 라벨을 부착해야 하고, AI 생성 콘텐츠에는 기계 판독 가능한 마커가 필요합니다. 구글, 마이크로소프트, OpenAI, 아마존, 앤트로픽, 미스트랄 AI(Mistral AI), IBM 등 180개 이상의 조직이 AI 생성 콘텐츠 투명성 행동 강령에 서명했습니다. 메타는 참여를 거부했습니다. 위반 시 최대 750만 유로 또는 기업 전 세계 연간 매출의 1%에 해당하는 벌금이 부과됩니다.
8월 2일, 구글 어스의 AI 이미지 생성 기능이 출시 48시간도 채 안 되어 중단되었습니다. 이 도구는 실제 위성 이미지에 AI로 생성된 재난 장면을 덧씌울 수 있어 대규모 허위 정보 우려를 낳았습니다.
트렌드 4: 인프라 지출 2.4조 달러 돌파, 공급망 압박 발생
8월 1일, 블룸버그(Bloomberg)는 알파벳(Alphabet), 메타, 마이크로소프트, 아마존이 향후 수년간 데이터 센터 건설에 총 약 2.4조 달러를 투입하기로 약정했다고 보도했습니다. 알파벳의 미결제 구매 약정, 계약 의무 및 미개시 임대차 계약은 총 9,020억 달러로 1년 전의 9배 이상입니다. 메타의 향후 약정 금액은 7,000억 달러에 달하며, 그 중 약 절반은 최대 30년의 지급 조건을 가진 미개시 데이터 센터 임대차 계약에서 비롯됩니다. 아마존 CEO 앤디 재시(Andy Jassy)는 AWS의 초기 확장 단계에 비유하며 올해 자본 지출 가이던스를 2,200억 달러로 상향 조정했습니다. AWS의 2분기 매출은 37% 증가해 2021년 말 이후 가장 빠른 성장을 기록했습니다.
이러한 지출은 하류 효과를 낳고 있습니다. 8월 3일, 블룸버그의 마크 거만(Mark Gurman)은 AI 업계의 고성능 메모리 칩 조달로 인해 MacBook Air 공급에 차질이 생겼다고 보도했습니다. 일부 구성은 8월 말이나 9월까지 배송이 지연되고 있습니다. 애플의 백투스쿨 프로모션은 처음으로 MacBook Air 대신 MacBook Pro를 부각시켰습니다. 삼성은 메모리 부족이 적어도 2028년까지 지속될 것으로 전망합니다.
자본 측면에서는 8월 1일 36Kr 보도에 따르면 OpenAI가 IPO를 2027년으로 연기할 수 있다고 합니다. 주요 투자자들은 성장 대비 현금 소진에 대해 비공개적으로 우려를 표했으며, 일부는 앤트로픽에 투자함으로써 위험을 분산하고 있습니다. 앤트로픽의 연간 반복 수익(ARR)은 743억 달러에 도달했지만 성장세가 둔화되기 시작했습니다. 당초 앤트로픽보다 먼저 상장하는 것을 목표로 했던 OpenAI는 이제 더 늦은 시기를 예상하고 있습니다.
7월 31일, 구글은 개인 AI 에이전트인 Gemini Spark를 전 세계 대부분의 사용자에게 공개했습니다. Spark는 Chrome과 통합되며, 항공편 예약, 받은 편지함 정리, 커뮤니케이션 요약, 비밀번호 자동 완성 기능을 제공하고, 이제 이미지 및 비디오 생성 탭과 함께 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 지원을 포함합니다. 결제 작업은 사용자가 제어합니다. 이 서비스는 유럽 경제 지역(EEA), 나이지리아, 스위스, 영국을 제외한 모든 Gemini 지역에서 이용할 수 있습니다.